[深度学习]Ubuntu18.04安装NVIDIA驱动 配置GPU版Pytorch

Ubuntu18.04 Install Pytorch

本文主要涉及安装GPU加速的Pytorch(Tensorflow同理),主要内容包括安装NVIDIA显卡驱动、CUDA、cuDDN和Pytroch。

安装NVIDA GPU显卡驱动

从官网下载最新驱动安装更为稳妥,方法如下:

  1. 查询显卡型号
  2. 官网下载适合自己显卡的驱动.run文件
  3. 卸载原有的NVIDIA驱动,sudo apt-get remove --purge nvidia* sudo apt-get autoremove
  4. 禁用nouveau驱动sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf,在末尾添加blacklist nouveau,然后执行sudo update-initramfs -u,执行lsmod | grep nouveau,如果没有屏幕输出,说明禁用nouveau成功。
  5. 进入Ctrl+Alt+F3进入命令行模式,关闭gdm服务sudo /etc/init.d/gdm3 stop,Ctrl+Alt+F3回到命令行可看到服务成功停止。
  6. 找到下载的驱动安装cd ,打开可执行权限sudo chmod +x ****.run,安装sudo ./***.run -no-opengl-files(务必加上此参数)
  7. 重启reboot

gcc、/g++降级

Ubuntu 18.04预装GCC版本为7.3,网上的教程中安装CUDA9.0需要降级到4.8,这里我们安装CUDA10,不用再降级。

安装CUDA10

  1. 官网下载linux, x86_64, Ubuntu, 16.04(或17.04)的runfile
    https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

  2. 安装
    Run sudo sh cuda_8.0.44_linux.run
    按空格读完声明
    在安装过程中会询问是否安装显卡驱动Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 352.39?,我们已经安装所以选择no,其他选择默认或者yes即可。
    安装完成后可能会有警告,提示samplees缺少必要的包:
    Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 …
    Missing recommended library: libGLU.so
    Missing recommended library: libX11.so
    Missing recommended library: libXi.so
    Missing recommended library: libXmu.so
    Missing recommended library: libGL.so
    暂时忽略,没有影响。

  3. 配置环境变量
    gedit ~/.bashrc
    添加
    #add cuda
    export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin: P A T H e x p o r t L D L I B R A R Y P A T H = / u s r / l o c a l / c u d a 10.0 / l i b 64 : PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64: LD_LIBRARY_PATH
    source ~/.bashrc

  4. 验证
    nvcc -V

  5. 编译sample验证
    cd ~/NVIDIA_CUDA-10.0_Samples/0_Simple/vectorAdd
    make
    ./vectorAdd
    编译成功说明安装完成。

安装cuDNN

官网注册https://developer.nvidia.com/cudnn
下载cuDNN v5.1 Library for Linux
解压tar -zxf cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.1.5.tgz

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

安装Pytorch

参考Pytorch官网安装方法即可,这里使用pip安装版本为Stable, Linux, Pip, Python3.6, CUDA10.0

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pip3 install http://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
pip3 install torchvision

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